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Enregistrement W2084597721 · doi:10.1097/sap.0b013e318276d8c9

How to Spot Cocaine-Induced Pseudovasculitis

2013· article· en· W2084597721 sur OpenAlexaff
Justyn Lutfy, Marie Noland, Mario Jarmuske

Notice bibliographique

RevueAnnals of Plastic Surgery · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueVenomous Animal Envenomation and Studies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineVasculitisAnti-neutrophil cytoplasmic antibodyLevamisoleElastaseDermatologyDiseaseNecrotizing VasculitisIntensive care medicineCocaine useMucormycosisSurgeryImmunologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The prevalence of cocaine-induced pseudovasculitis (CIP) causing cutaneous destruction is increasing, and plastic surgeons need to be aware of this condition because they are a part of the multidisciplinary treatment team. Differentiation of CIP from a true autoimmune vasculitis can be exceedingly challenging, and misdiagnosis with ensuing treatment may be fatal. This article is a succinct review of CIP, guided by a clinical case of 30% total body surface area skin necrosis, to familiarize the reader with this syndrome. Diagnostic aids include history of cocaine use, localized disease manifestation to skin or mucosa, discordance of antineutrophil cytoplasmic antibody and target antibody patterns typical for true vasculitis, and testing for antihuman neutrophil elastase and levamisole. Treatment is primarily supportive, and wound care, with regard to dressings and surgery, is a cross between to that of burns and meningococcemia patients.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,644
Score d'incertitude au seuil0,430

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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